Thu thập số liệu: Trong bước này phải xác định được yếu tố nào ảnh hưởng đến các mục tiêu dự báo và những số liệu nào nên thu thập. Hình 4-4 là các bước thu thập dữ liệu. Các số liệu thu thập được phải phân lọai sao cho việc phân tích chúng được dễ dàng. Các số liệu liên quan đến dự báo nhu cầu điện thọai gồm: Nhu cầu điện thọai, mật độ điện thoại, dân số, số hộ gia đình, số các cơ quan, tốc độ tăng trưởng kinh tế, các kế họach phát triển đô thị, ..
Các số liệu trên được sắp xếp theo thời gian, theo các nhân tố và theo vùng phục vụ.
Xác định mục tiêu dự báo Xử lý các điều kiện ban đầu
Thu thập dữ liệu
Xác định các giá trị dự báo dịch vụ
Phân tích xu hướng nhu cầu Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o Ph¸t triÓn m« h×nh dù b¸o
Lựa chọn kỹ thuật dự báo và tính toán
Ảnh hưởng của các dịch vụ khác
Hình 4-4. Các bước thu thập dữ liệu
Tiếp cận và phân tích xu hướng nhu cầu: Xu hướng nhu cầu được phân tích theo quan điểm như sau :
+ Các giá trị quá khứ.
+ Cơ cấu thị trường điện thọai.
+ Nguồn nhu cầu.
+ Mật độ điện thọai.
+ Các đặc điểm của vùng nghiên cứu.
+ So sánh với các vùng khác và các Quốc gia khác.
Lựa chọn kỹ thuật dự báo và tính toán: Hiện nay có nhiều phương pháp dự báo khác nhau. Các phương pháp này được phân chia thành các dạng chính dựa trên phương pháp chung: Đánh giá dự báo hoặc dựa trên các số liệu thống kê. Đối với mỗi phương pháp chung trên sẽ có nhiều phương pháp dự báo khác nhau tuỳ theo người đánh giá, vai trò đánh giá hay số lượng các số liệu thống kê. Một phương pháp dự báo được xác định thông qua các số liệu thu thập. Tuy nhiên để cho giá trị dự báo bảo đảm độ chính xác cao hơn, điều quan trọng là nên chọn phương pháp khả thi nhất và chọn các giá trị tối ưu.
Xác định các giá trị dự báo: Từ việc phân tích kết quả nhận
được từ bước 2 ÷ 5 và xem xét ảnh hưởng của các dịch vụ khác để điều chỉnh lựa chọn các giá trị tối ưu.
4.4.2. Các phương pháp dự báo dịch vụ và thuê bao.
4.4.2.1. Phương pháp dự báo ngoại suy.
Dữ liệu đầu vào
Số liệu từ điều tra thị trường. Số liệu từ các nguồn dữ liệu Thu thập và phân loại dữ liệu.
Phương pháp ngoại suy là kéo dài quy luật phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quy luật đó vẫn phát huy tác dụng.
Điều kiện áp dụng: Các đối tượng đã phát triển tương đối ổn định theo thời gian, các nhân tố ảnh hưởng chung nhất, không có tác động bên ngoài dẫn đến nhảy vọt về kinh tế.
Trong phương pháp ngoại suy chỉ các số liệu quá khứ của đối tượng cần dự báo là cần thiết. Các số liệu quá khứ này sẽ có giá trị theo một hàm nào đó với một trục x là trục thời gian và trục y là các số liệu quá khứ. Các giá trị trong tương lai sẽ được dự báo bằng cách tính giá trị của hàm tại các thời điểm trong tương lai. Tuỳ theo hàm được lựa chọn giá trị mà ta có các mô hình dự báo khác nhau.
Sau đây là một số hàm dự báo tiêu biểu: Hàm tuyến tính, hàm mũ và hàm logistic tương ứng với các mô hình dự báo tuyến tính, mô hình hàm mũ và mô hình logistic.
+ Mô hình tuyến tính (LINEAR)
Mô hình tuyến tính là mô hình đơn giản nhất thể hiện tốc độ tăng trưởng đều của đối tượng dự báo so với thời gian. Với mô hình tuyến tính, tốc độ tăng trưởng thường được tính theo mật độ thuê bao, vì thế phương trình cho mô hình tuyến tính sẽ là:
y/p = at+ b. (4-1)
Trong đó: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
y: Số thuê bao dịch vụ cần dự báo tại thời điểm t. p: Dân số của vùng cần dự báo tại thời điểm t.
t:Thời điểm thu thập dữ liệu, dự báo. Có thể tính theo tháng, năm
a, b: là các tham số của mô hình. Tham số a thể hiện độ dốc(tốc độ) của tăng trưởng dịch vụ. Tham số b thể hiện giá trị dịch vụ tại thời điểm t = 0.
+ Mô hình hàm mũ (GOMPERTZ)
Mô hình Gompertz được xây dựng dựa trên giả thuyết là tăng trưởng theo thời gian là một hàm giảm dần theo hàm mũ: